- การประมวลผลบนคลาวด์คืออะไร›
- ฮับแนวคิดการประมวลผลบนคลาวด์›
- การวิเคราะห์
ETL แบบไร้รอยต่อคืออะไร
ETL แบบไร้รอยต่อคืออะไร
ETL แบบไร้รอยต่อเป็นชุดการผสานรวมที่ลดความจำเป็นในการสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล ETL กระบวนการ Extract, Transform and Load (ETL) เป็นกระบวนการของการรวม ล้าง และปรับข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ ให้เป็นมาตรฐาน เพื่อให้พร้อมสำหรับเวิร์กโหลดการวิเคราะห์ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) กระบวนการ ETL แบบเดิมใช้เวลานานและซับซ้อนในการพัฒนา บำรุงรักษา และปรับขนาด ทว่า การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อช่วยอำนวยความสะดวกในการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบจุดต่อจุดโดยไม่จำเป็นต้องสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล ETL ETL แบบไร้รอยต่อแบบไร้รอยต่อยังสามารถเปิดใช้งานการสืบค้นข้าม Data Silo โดยไม่ต้องเคลื่อนย้ายข้อมูลอีกด้วย
อุปสรรคของ ETL ใดบ้างที่การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อสามารถแก้ได้
การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อช่วยแก้ปัญหาความท้าทายในการเคลื่อนย้ายข้อมูลที่มีอยู่มากมายในกระบวนการ ETL แบบเดิม
ความซับซ้อนของระบบเพิ่มมากขึ้น
ไปป์ไลน์ข้อมูล ETL ทำให้ความพยายามในการรวมข้อมูลของคุณซับซ้อนขึ้นไปอีกขั้น การแมปข้อมูลให้ตรงกับสคีมาเป้าหมายที่ต้องการนั้นเกี่ยวข้องกับกฎการแมปข้อมูลที่ซับซ้อน และต้องมีการจัดการข้อมูลที่ไม่สอดคล้องและขัดแย้งกัน คุณต้องใช้การจัดการข้อผิดพลาดที่มีประสิทธิภาพ การบันทึกข้อมูล และกลไกการแจ้งเตือนเพื่อวินิจฉัยปัญหา ข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของข้อมูลยิ่งเพิ่มข้อจำกัดให้กับระบบ
ค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม
ไปป์ไลน์ ETL มีราคาแพงหากต้องการเริ่มนำมาใช้งาน แต่ค่าใช้จ่ายอาจพุ่งสูงขึ้นเมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น พื้นที่เก็บข้อมูลซ้ำซ้อนระหว่างระบบอาจแพงเกินกว่าที่จะจ่ายได้หากมีข้อมูลปริมาณมาก นอกจากนี้ การปรับขนาดกระบวนการ ETL มักต้องอาศัยการอัปเกรดโครงสร้างพื้นฐานที่มีค่าใช้จ่ายสูง การเพิ่มประสิทธิภาพในการสืบค้นข้อมูล และเทคนิคการประมวลผลแบบคู่ขนาน หากข้อกำหนดมีการเปลี่ยนแปลง วิศวกรรมข้อมูลจะต้องตรวจติดตามและทดสอบไปป์ไลน์อย่างต่อเนื่องในระหว่างกระบวนการอัปเดต ซึ่งจะเป็นการเพิ่มค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา
เวลาล่าช้าในการวิเคราะห์, AI และ ML
โดยปกติแล้ว ETL ต้องการวิศวกรข้อมูลในการสร้างโค้ดที่กำหนดเอง รวมถึงวิศวกร DevOps ในการปรับใช้และจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นในการปรับขนาดเวิร์กโหลด ในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงแหล่งที่มาของข้อมูล วิศวกรข้อมูลต้องแก้ไขโค้ดด้วยตนเองและปรับใช้อีกครั้ง กระบวนการนี้อาจใช้เวลาหลายสัปดาห์ ทำให้เกิดความล่าช้าในการเรียกใช้เวิร์กโหลดการวิเคราะห์ ปัญญาประดิษฐ์ และแมชชีนเลิร์นนิง นอกจากนี้ เวลาที่จำเป็นในการสร้างและปรับใช้ไปป์ไลน์ข้อมูล ETL ทำให้ข้อมูลไม่เหมาะสำหรับกรณีการใช้งานแบบเกือบเรียลไทม์ เช่น การวางโฆษณาออนไลน์ การตรวจจับธุรกรรมที่ฉ้อโกง หรือการวิเคราะห์ซัพพลายเชนแบบเรียลไทม์ ในสถานการณ์เหล่านี้ โอกาสในการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า รับมือกับโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ หรือลดความเสี่ยงทางธุรกิจจะสูญเสียไป
ETL แบบไร้รอยต่อมีประโยชน์อย่างไรบ้าง
ETL แบบไร้รอยต่อมีประโยชน์หลายประการกับกลยุทธ์ข้อมูลขององค์กร
เพิ่มความคล่องตัว
Zero-ETL ทำให้สถาปัตยกรรม ข้อมูลง่ายขึ้นและลดความพยาย ามในการวิศวกรรมข้อมูล ช่วยให้สามารถรวมแหล่งที่มาของข้อมูลใหม่ได้โดยไม่จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอีกครั้ง ความยืดหยุ่นนี้ช่วยเพิ่มความคล่องตัว สนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและนวัตกรรมที่ฉับไว
ความคุ้มราคา
ETL แบบไร้รอยต่อใช้เทคโนโลยีการรวมข้อมูลที่เป็นแบบ Cloud-Native และปรับขนาดได้ จึงช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับค่าใช้จ่ายให้เหมาะสมตามการใช้งานจริงและความต้องการในการประมวลผลข้อมูล องค์กรลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน ความพยายามในการพัฒนา และค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา
รับข้อมูลเชิงลึกได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
กระบวนการ ETL แบบเดิมๆ มักเกี่ยวข้องกับการอัปเดตแบตช์เป็นระยะๆ ส่งผลให้ความพร้อมใช้งานของข้อมูลล่าช้า ในทางกลับกัน ETL แบบไร้รอยต่อให้การเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือเกือบเรียลไทม์ ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความสดใหม่สำหรับการวิเคราะห์, AI/ML และการรายงาน คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและทันท่วงทีมากขึ้นสำหรับกรณีการใช้งาน เช่น แดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ ประสบการณ์การเล่นเกมที่ปรับให้เหมาะสม การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล และการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า องค์กรต่างๆ สามารถทำการคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลด้วยความมั่นใจมากขึ้น ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และส่งเสริมข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทั่วทั้งธุรกิจ
กรณีการใช้งานต่างๆ สำหรับ ETL แบบไร้รอยต่อมีอะไรบ้าง
มีกรณีการใช้งานหลัก 3 รูปแบบสำหรับ ETL แบบไร้รอยต่อ
การนำข้อมูลเข้าอย่างรวดเร็ว*
องค์กรจำเป็นต้องนำข้อมูลเข้าและวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่าง ๆ อย่างรวดเร็วสำหรับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ETL แบบไร้รอยต่อมีแนวทางที่ยืดหยุ่นในการรับข้อมูลอย่างรวดเร็วเข้าสู่คลังข้อมูลและ Data Lakehouse โดยตรง สิ่งนี้จะขจัดความจำเป็นสำหรับไปป์ไลน์ ETL แบบดั้งเดิม ทำให้องค์กรสามารถปรับให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างง่ายดาย
การนำเข้าข้อมูลการสตรีม
แพลตฟอร์มการสตรีมข้อมูลและการจัดคิวข้อความจะสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์จากหลายแหล่งที่มา การบูรณาการ ETL แบบไร้รอยต่อกับคลังข้อมูลช่วยให้คุณสามารถนำเข้าข้อมูลจากหลายสตรีมดังกล่าวและนำเสนอเพื่อการวิเคราะห์ได้แทบจะในทันที ไม่มีข้อกำหนดในการจัดสตรีมข้อมูลเนื่องจากแพลตฟอร์มเหล่านี้ยังมีการเปลี่ยนแปลงและการวิเคราะห์ที่หลากหลายในขณะที่ข้อมูลกำลังเคลื่อนไหว
การจำลองแบบทันที
โดยทั่วไปแล้ว การย้ายข้อมูลจากฐานข้อมูลการดำเนินงานและธุรกรรมไปยังคลังข้อมูลส่วนกลางและ Data Lakehouse จะต้องใช้โซลูชัน ETL ที่ซับซ้อนอยู่เสมอ ทุกวันนี้ ETL แบบไร้รอยต่อสามารถทำหน้าที่เป็นเครื่องมือจำลองข้อมูลโดยทำซ้ำข้อมูลจากฐานข้อมูลการดำเนินงาน ฐานข้อมูลธุรกรรม และแอปพลิเคชันไปยังคลังข้อมูลและ Data Lakehouse ได้ทันที กลไกการทำสำเนาใช้เทคนิคการจับข้อมูลการเปลี่ยนแปลง (CDC) และอาจสร้างไว้ในคลังข้อมูลและ Data Lakehouse ผู้ใช้จะมองไม่เห็นการทำสำเนาดังกล่าว แอปพลิเคชันจะเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลการทำธุรกรรมและนักวิเคราะห์จะสืบค้นข้อมูลจากคลังข้อมูลอย่างราบรื่น
AWS จะสนับสนุนความพยายามใช้ ETL แบบไร้รอยต่อของคุณได้อย่างไร
AWS กำลังลงทุนใน ETL แบบไร้รอยต่อเพื่ออนาคต ต่อไปนี้คือตัวอย่างของบริการที่ให้การรองรับ ETL แบบไร้รอยต่อ ซึ่งเป็นการรองรับแบบในตัว
Amazon SageMaker Lakehouse และ Amazon Redshift รองรับการผสานรวม Zero-ETL จากแอปพลิเคชัน ซึ่งทำให้การแยกและโหลดข้อมูลจากแอปพลิเค ชันลงใน Amazon SageMaker Lakehouse และ Amazon Redshift โดยอัตโนมัติ
การผสาน@@ รวมของ Amazon DynamoDB Zero-ETL กับ Amazon SageMaker Lakhouse ทำให้การสกัดและโหลดข้อมูลจาก Amazon DynamoDB ไปยัง Amazon SageMaker Lakehouse ซึ่งเป็นทะเลสาบข้อมูลธุรกรรมที่สร้างขึ้นบน Amazon S3 โดยอัตโนมัติ
การผสาน@@ รวมบริการ Amazon OpenSearch Zero-ETL กับ Amazon CloudWatch Logs ช่วยให้การสอบถามและแสดงภาพข้อมูลบันทึก โดยตรงในเวลาจริงโดยรวมการจัดการบันทึกแบบรวมศูนย์โดยไม่ต้องใช้ท่อที่ซับซ้อนหรือการประมวลผลล่วงหน้า
การผสาน@@ รวมบริการ Amazon OpenSearch Zero-ETL กับ Amazon Security Lake ช่วยให้สามารถค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลความปลอดภัยโดยตรง ขจัดความท้าทายในการรวมข้อมูลในขณะเดียวกันก็ลดความซับซ้อน ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน และค่าใช้จ่ายผ่านการเร่งความเร็วข้อมูลตามความต้องการและความสามารถในการวิเคราะห์ที่หลากหลาย
การผสานรวม Amazon Aurora Zero-ETL กับ Amazon Redshift ช่วยให้สามารถวิเคราะห์และแมชชีนเลิร์ นนิ่งเกือบเรียลไทม์ (ML) โดยใช้ Amazon Redshift สำหรับเวิร์กโหลดการวิเคราะห์ในระดับเพตะไบต์ของข้อมูลธุรกรรมจาก Aurora โดยเป็นโซลูชันที่มีการจัดการเต็มรูปแบบเพื่อทำให้ข้อมูลธุรกรรมพร้อมใช้งานใน Amazon Redshift หลังจากเขียนไปยังคลัสเตอร์ Aurora DB
การผสานรวม Amazon RDS สำหรับ MySQL Zero-ETL กับ Amazon Redshift ช่วยให้ได้ข้อมูลเชิงลึกแบบองค์รวม ในแอปพลิเคชันจำนวนมากและทำลายไซโลข้อมูลในองค์กรของคุณ ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลจาก Amazon RDS หนึ่งหรือหลายอินสแตนซ์สำหรับ MySQL ใน Amazon Redshift ได้ง่ายขึ้น
การผสานรวม Amazon DynamoDB Zero-ETL กับ Amazon OpenSearch Service มอบความสามารถในการค้นหาขั้นสูงให้กับลูกค้า เช่น การค้นหาข้อความเต็มและเวกเตอร์บนข้อมูล Amazon DynamoDB ของพวกเขา
การผสานรวม Amazon DocumentDB Zero-ETL กับ Amazon OpenSearch Service มอบความสามารถในการค้นหาขั้นสูงให้กับลูกค้าเช่นการค้นหาแบบฟูซี่การค้นหาแบบข้ามคอลเลกชันและการค้นหาหลายภาษาบนเอกสาร Amazon DocumentDB โดยใช้ OpenSearch API
การผสาน@@ รวมบริการ Amazon OpenSearch Zero-ETL กับ Amazon S3 ซึ่งเป็น วิธีใหม่ที่มีประสิทธิภาพสำหรับลูกค้าในการสืบค้นบันทึกการดำเนินงานในทะเลสาบข้อมูล Amazon S3 ขจัดความจำเป็นในการสลับระหว่างเครื่องมือเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
การผสาน@@ รวมของ Amazon Aurora PostgreSQL Zero-ETL กับ Amazon Redshift ช่วยให้สามารถวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) โดยใช้ Amazon Redshift เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมเพตาไบต์จาก Aurora
การผสานรวม Amazon DynamoDB Zero-ETL กับ Amazon Redshift ช่วยให้ลูกค้าสามารถดำเนินการวิเคราะห์ประสิทธิภาพสูงบนข้อมูล DynamoDB ของพวกเขาใน Amazon Redshift โดยไม่มีผลกระทบต่อภาระงานการผลิตที่ทำงานบน DynamoDB
เริ่มต้นด้วย ETL เป็นศูนย์ บน AWS โดยการ สร้างบัญชีฟรีวันนี้!